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String 用户在cbc选择的折扣信息。 os.modelarts/service.console.url String 订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id String 订单id，包周期资源池创建或者计费模式变更的时候该参数必需。 os
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将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config
将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config
钟内。切换后，原“高可用冗余节点”与“故障节点”交换高可用冗余标签，原“高可用冗余节点”自动解隔离成为普通节点，“故障节点”则成为“高可用冗余节点”，由于高可用冗余节点仅是对故障节点的切换，此时仍需对切换后的故障节点进行维修，维修后才能用于后续的自动切换。故障节点修复后，“高可用
String 用户在cbc选择的折扣信息。 os.modelarts/service.console.url String 订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id String 订单id，包周期资源池创建或者计费模式变更的时候该参数必需。 os
ir}/下。 下载lora训练所需模型权重 FLUX.1-dev下载链接：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main 下载后全部上传到宿主机对应工作目录${work_dir}/FLUX.1-dev下。
batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制：初始化进程
参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询Workflow Execution详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/fa4
infer.py 运行结束后，会打印所有图片预测的平均时延。 NPU上运行后，结果会保存在/home/ma-user/result.txt下。 如果在GPU上运行，推荐直接在GPU宿主机上执行，因此不需要启动容器，直接将模型和数据复制到相应目录，然后安装PIP依赖后就可以运行。GPU推
export_new_dataset_work_path 否 String 导出新数据集的工作目录。 ratio_sample_usage 否 Boolean 指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 false：不主动随机分配训练集-验证集（默认值）
true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，每页5条，第一页的作业版本详情为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions？per_page=5&page=1
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 停止工作流 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd
true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10的作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例
图1 代码依赖修改前与修改后 将推理代码“modelarts-ascend/examples/AIGC/stable_diffusion/onnx_pipeline.py”也复制一份到该目录，名称改为“mslite_pipeline.py”，迁移后的推理代码中的pipeline需要修改为从复制的onnx
ma2-80B基础模型（名字必须一致）创建模型，且“权重设置与词表”选择“自定义权重”时，需要修改权重配置才能正常运行模型。 修改后的权重文件要更新至OBS桶中。 ChatGLM3-6B、GLM-4-9B 修改文件“tokenization_chatglm.py”。 第一处 原内容
修改为权重文件实际路径 DATA: 修改为数据集路径 --output_dir： 训练后的权重所在目录名称，默认为output_qwen --num_train_epochs： 训练轮数，默认为5 #配置修改完成后保存退出，执行训练脚本 bash finetune/finetune_ds
使用MindSpore Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。 Huggingface提供的onnx模型文件的输入是动态sh
TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): # 预处理中处理用户HTTPS接口输入匹配模型输入 # 对应上述训练部分的模型输入为{"images":<array>} def _preprocess(self
period String 计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows 响应示例 状态码： 200 OK { "total"
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